Informe sobre productividad de la IA: el 80% de empresas no detecta mejoras

La productividad de la IA ha sido una de las «grandes ventajas» que los gigantes de la inteligencia artificial han venido señalando para explicar las enormes inversiones en esta tecnología. Febrero está siendo un mes clave para comprobar el impacto de esta revolución y argumentos para apostar por ella no faltan, como vimos ayer en el especial ‘Píldora roja o píldora azul’ cuya lectura te recomendamos. Pero lejos del universo Matrix, aquí en el planeta Tierra y en el momento actual, hay otra realidad que también conviene conocer como contrapunto.

Un estudio de la Oficina Nacional de Investigación Económica (NBER) de Massachusetts, del que se hacen eco en The Register, asegura que el 80% de empresas no ha detectado ninguna mejora perceptible en productividad por el uso de la IA. El informe está basado en los aportes de 6.000 ejecutivos de Estados Unidos, Reino Unido, Alemania y Australia, con opiniones de CEOs, CFOs y otros cargos de dirección de empresas de diferentes tamaños.

Aunque los datos que evalúan la utilidad de la IA son altamente contradictorios (la percepción de utilidad de la inteligencia artificial desde los departamentos de marketing de las grandes tecnológicas a los que tienen que utilizar sus funciones es sideral), la situación no invita al optimismo. El mismo CEO de Microsoft, Satya Nadella, reconoció en el reciente Foro de Davos, que la industria de la IA podría perder el apoyo público si no ofrece beneficios reales a los usuarios, a la vez que consumen enormes cantidades de recursos y provocan serios problemas en otros ámbitos, empleo o ciberseguridad.

La productividad de la IA

El informe indica que el 69% de las empresas utilizan actualmente algún tipo de IA y el 75 % prevé utilizarla en los próximos tres años. Los usos típicos incluyen la generación de texto mediante grandes modelos lingüísticos, seguida de la creación de contenido visual y el procesamiento de datos mediante aprendizaje automático. Sin embargo, el impacto de la IA en materia de productividad es limitado. Y lo mismo en empleo.

Más del 90% de los directivos afirma que la IA no ha tenido ningún impacto en el empleo en su organización durante los últimos tres años, y el 89% no ha observado cambios en la productividad (medida como volumen de ventas por empleado). A pesar de ello, muchos ejecutivos anticipan consecuencias significativas durante los próximos tres años, incluyendo una reducción del empleo. La NBER estima que el uso de la IA afectará a aproximadamente 1,75 millones de empleos en los cuatro países para 2028.

Los encuestados también esperan que sus empresas aumenten su productividad en aproximadamente un 1,4% durante los próximos tres años gracias a la IA. Esto implica una reversión de la disminución a largo plazo del crecimiento de la productividad en muchas economías avanzadas, afirman los autores.

El informe de la NBER se suma a una creciente evidencia que indica que los beneficios comerciales de la adopción de la IA no están cumpliendo sus promesas, al menos no todavía. Una encuesta reciente realizada por consultores de PwC a más de 4500 líderes empresariales reveló que más de la mitad no observó ni un aumento de ingresos ni una reducción de costos.

Una prueba con el M365 Copilot de Microsoft realizada por un departamento del gobierno del Reino Unido, publicada en septiembre, no encontró ninguna mejora en la productividad: algunas tareas se aceleraron mientras que otras se vieron obstaculizadas. Jared Spataro, el ejecutivo que lidera los esfuerzos de IA en entornos laborales de Microsoft, admitió que estaban teniendo dificultades para resaltar el retorno de la inversión (ROI) de Copilot porque mucho trabajo de conocimiento no se traduce directamente en cifras netas o totales.

El resumen del informe del NBER no es optimista, pero quizá sí realista de la situación actual. Las mejoras de productividad de la IA están muy por debajo de lo prometido, en marcado contraste con los cientos de miles de millones que los gigantes tecnológicos están invirtiendo en el desarrollo de sistemas para alimentar sus funciones.